摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
第1章 引言 | 第11-15页 |
·概述 | 第11-13页 |
·并行计算技术的发展前景 | 第11-12页 |
·多核处理器的发展 | 第12页 |
·共享存储编程模型研究现状 | 第12-13页 |
·本文的主要研究工作 | 第13-15页 |
·研究内容 | 第13-14页 |
·本文的创新点 | 第14-15页 |
第2章 多核并行计算概述 | 第15-25页 |
·多级存储体系结构 | 第15-17页 |
·Cache 映射策略 | 第15-16页 |
·并行计算机的访存模型 | 第16-17页 |
·并行计算模型 | 第17-18页 |
·SIMD 同步并行计算模型 | 第17-18页 |
·MIMD 异步并行计算模型 | 第18页 |
·并行程序设计模型 | 第18-19页 |
·共享变量模型 | 第18-19页 |
·消息传递模型 | 第19页 |
·数据并行模型 | 第19页 |
·并行程序设计方法 | 第19-22页 |
·数据分解法 | 第19页 |
·分治法 | 第19-20页 |
·流水线模式 | 第20页 |
·任务并行 | 第20-21页 |
·任务图调度法 | 第21页 |
·动态任务调度法 | 第21-22页 |
·影响多核并行计算性能的因素 | 第22-25页 |
·Cache 命中率问题 | 第22-23页 |
·伪共享问题 | 第23-25页 |
第3章 OpenMP 编程模式与程序性能优化方法 | 第25-44页 |
·OpenMP 编程模型 | 第25-29页 |
·OpenMP 介绍 | 第25-27页 |
·内存模型 | 第27-28页 |
·并行方式 | 第28页 |
·嵌套并行 | 第28-29页 |
·数据环境 | 第29页 |
·OpenMP 编译及处理器绑定 | 第29页 |
·OpenMP 并行程序的编程模式 | 第29-31页 |
·fork-join 模式 | 第30页 |
·SPMD 模式 | 第30-31页 |
·OpenMP 性能分析 | 第31-32页 |
·OpenMP 开销模型 | 第31页 |
·影响OpenMP 并行算法性能的因素 | 第31-32页 |
·OpenMP 并行程序优化方法 | 第32-44页 |
·并行域的扩展与合并 | 第32-35页 |
·Cache 命中率优化 | 第35-37页 |
·循环调度方式优化 | 第37-38页 |
·变量属性的优化 | 第38-39页 |
·处理器线程绑定优化 | 第39-41页 |
·降低伪共享问题的优化方法 | 第41页 |
·并行程序性能优化方法实验与分析 | 第41-44页 |
第4章 大型稀疏矩阵的OpenMP 算法研究及实现 | 第44-61页 |
·解大型稀疏矩阵特征值串行算法 | 第44-48页 |
·逆幂法 | 第44-45页 |
·共轭梯度法 | 第45-48页 |
·解大型稀疏矩阵特征值并行化研究 | 第48-49页 |
·并行化的必要性和可行性 | 第48-49页 |
·并行算法设计难点 | 第49页 |
·大型稀疏矩阵向量乘积并行算法设计 | 第49-51页 |
·CSR 存储结构 | 第49-50页 |
·稀疏矩阵向量乘积的OpenMP 并行算法 | 第50-51页 |
·稀疏矩阵向量乘积的性能分析 | 第51页 |
·大型稀疏矩阵向量乘积并行算法优化 | 第51-56页 |
·寄存器分块算法 | 第51-53页 |
·Cache 分块算法 | 第53-54页 |
·数据压缩优化方法 | 第54-56页 |
·循环优化方法 | 第56页 |
·解大型稀疏矩阵特征值的OpenMP 并行算法实现 | 第56-61页 |
·OpenMP 并行化的一般方法 | 第56-57页 |
·逆幂法并行化的实现方法 | 第57-58页 |
·共轭梯度法求解大型稀疏方程组的并行化的实现方法 | 第58-61页 |
第5章 算法性能测试与性能分析 | 第61-66页 |
·测试环境 | 第61页 |
·测试结果及分析 | 第61-66页 |
·稀疏矩阵的规模小于Cache 存储容量的测试 | 第61-63页 |
·稀疏矩阵的规模大于Cache 存储容量的测试 | 第63-66页 |
结论 | 第66-68页 |
致谢 | 第68-69页 |
参考文献 | 第69-72页 |
攻读学位期间取得的成果 | 第72页 |